Büyük veri analizi, kuruluÅŸların bilinçli olarak iÅŸ kararları almasına yardımcı olabilecek gizli modeller, pazar eÄŸilimleri ve müÅŸteri tercihleri ​​vb. gibi bilgileri ortaya çıkarmak için toplanan ve incelemesi karmaşık süreçlere dayanan oldukça büyük veri kümelerinden oluÅŸan sistematik yapıdaki veri bütünün adıdır.
Büyük veri analizleri, tahmine dayalı modeller, istatistiksel algoritmalar ve analitik sistemler tarafından desteklenen, durum analizi gibi unsurlarla karmaşık uygulamaları içeren geliÅŸmiÅŸ bir yapıdır.
Büyük veriler ile kuruluÅŸlar, veri analizi teknolojileri ve teknikleri ile veri kümelerini analiz etme imkanına ulaşırlar. Bu maksatla Ä°ÅŸ zekası (BI) sorguları, anahtar performans göstergeleri (KPI) ile ilgili temel sorulara yanıtlar bulabilmektedirler.
Büyük veri analizleri nasıl yapılır ve yöntemleri nelerdir?
Veri analistleri, veri bilimcileri, modelleyiciler ve istatistikçiler sürekli artan boyutlardaki sistematik yapılandırılmış iÅŸlem verilerini , iÅŸ zekası sorguları ve programlar tarafından analiz edilemeyen kirli veri dediÄŸimiz yapılandırılmamış verileri toplar, iÅŸler, temizler ve analiz ederler.
Büyük veri analizi sürecinin dört adımda toplayabiliriz:
Veri uzmanları, farklı kaynaklardan verileri toplarlar. Toplanan veriler genellikle yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden oluÅŸur. Her kuruluÅŸ için farklı veri kaynakları vardır. Genel olarak veri kaynaklarını ÅŸu ÅŸekilde gruplandırabiliriz:
web sunucu günlükleri,bulut uygulamaları, mobil uygulamalar, sosyal medya içerikleri, cep telefonları, müÅŸteri e-postalarından anket yanıtları, internet üzerinde tıklama verileri ve nesnelerin internetine (IoT) baÄŸlı sensörler tarafından yakalanan makine verileri.
Toplanan veriler hazırlanır ve iÅŸlenir. Veriler bir veri ambarında toplanıp depolandıktan sonra, veri uzmanları analitik sorgular için verileri uygun ÅŸekilde standardize edip, yapılandırmalı ve bölümlendirmelidir. Standardize edilen veriler ile analiz sorgularından daha yüksek performans saÄŸlanır.
Verilerin kalitesini artırmak için veri temizleme iÅŸlemi yapılır. Bu iÅŸlemi yapan veri uzmanları tekrarlanan verileri veya verilerdeki biçim hatalarını veya tutarsızlıkları ararlar ve verileri komutlar ile veya veri kalitesi artıran yazılımları kullanılarak veriler temizlerler. Sonuçta toplanan, iÅŸlenen ve temizlenen veriler analitik yazılımlarla analiz edilirler
AÅŸağıda listelenen belli baÅŸlı yöntemler ile veri madenciliÄŸi yapılabilmektedir;
- Veri kümelerindeki iliÅŸkileri ve kurguları aramak için veri madenciliÄŸi
- MüÅŸteri davranışını ve gelecekteki eylemlerini tahmin etmek için var olan modelleri oluÅŸturan tahmine dayalı veri madenciliÄŸi
- Büyük veri kümelerini analiz etmek için çeÅŸitli algoritmalara sahip makine öÄŸrenimi
- Makine öÄŸreniminin ileri aÅŸaması derin öÄŸrenme
- Metin madenciliÄŸi ve Ä°statistiksel sonuçlar
- (AI)Yapay Zeka Yazılımları
- (BI) İş Zekası Sorgulamaları ve Yazılımları
Büyük verinin yaygınlaÅŸması ve baÅŸarı hikayeleri
Yukarıda sıraladığımız bu yöntemler ile birlikte 2011 yılına gelindiÄŸinde, büyük veri analizi yazılımlarının en yaygını olan Hadoop (büyük verileri iÅŸlemek amacıyla kullanılan açık kaynak kodlu kütüphane) ve çeÅŸitli büyük veri teknolojileri ile birlikte kuruluÅŸlarda artık saÄŸlam bir yer edinmeye baÅŸlamıştı.
BaÅŸlangıçta, bu ekosistem ÅŸekillenip olgunlaÅŸmaya baÅŸladığında, büyük veri uygulamaları Yahoo, Google ve Facebook(Meta) gibi sosyal medya dev ÅŸirketleri ve e-ticaret ÅŸirketleri tarafından analiz ve pazarlama hizmet saÄŸlayıcıları aracılığıyla kullanıldı.
Ardından, daha geniÅŸ bir kullanıcı yelpazesi ile dijital dönüÅŸümü yönlendiren kilit bir teknoloji olarak büyük veri analizleri kabul gördü. Kullanıcıların birçoÄŸu perakendeciler, finansal hizmet firmaları, sigortacılar, saÄŸlık kuruluÅŸları, üreticiler, enerji ÅŸirketleri ve diÄŸer iÅŸletmeler bu teknolojiyi kullanmaya baÅŸladılar.
Büyük Veri Analizleri artık birer sır deÄŸildi, ister ÅŸirketlerde, ister spor kulüpleri veya siyasi kampanyalarda olsun, veriler baÅŸarının kilidini açmanın anahtarı olabiliyorlardı. AÅŸağıda birçok organizasyonu veya ekibi rakiplerinin üzerine çıkarmak için büyük veri analizlerinin kullanıldığı beÅŸ örneÄŸe göz atacağız.
Amazon
SipariÅŸ bile vermeden önce malları göndermelerine izin veren bir patente sahip olan tek ÅŸirket olan Amazon’un oluÅŸturduÄŸu analitik veriler sayesinde baÅŸarı hikayesi ortadadır, zira veri madenciliÄŸi ilkelerini ilk benimseyen ÅŸirketlerin başındaydılar…
“Bunu satın alan müÅŸteriler…” özelliÄŸi ilk zamanlar için devrim niteliÄŸindeydi, ancak bugün karşılaÅŸtığımız tekliflerle karşılaÅŸtırıldığında oldukça önemsiz kalıyor. Günümüzde müÅŸterinin gerçekten neyle ilgilenebileceÄŸinin çok daha fazla göstergesi vardır.
Bugün büyük verilerin analizleri sayesinde istek listeleri, inceledikleri öÄŸeler ve benzer kiÅŸilerin satın aldıkları ÅŸeyler ile çok yönlü bir müÅŸteri profili oluÅŸturulmakta ve tüm bu potansiyel sayesinde gerçeÄŸe yakın tahmine dayalı analizler oluÅŸmaktadır…
Meta (Facebook)
Büyük bir bölümü veri analizleri ve algoritmalarından oluÅŸan Facebook , günümüzde uç seviyede analitik veri kullanımı, oluÅŸan büyük veriler neticesinde müÅŸteriye aşırı müdahaleci olma potansiyeline sahip en bilinen örnektir. Çalışma ÅŸekli tamamen verilerimizin çıkarılması etrafında inÅŸa edilmiÅŸtir.
Facebook’u dünyanın en büyük ÅŸirketlerinden biri yapma baÅŸarısının altında büyük veri analizleri yatmaktadır.
Her gün Facebook kullanan milyonlarca kullanıcıya kiÅŸiye özel reklamlar sunan bu yazılım yüksek olasılıkla ve endiÅŸe verici ÅŸekilde sizin hakkınızda arkadaÅŸlarınızdan ve ailenizden daha fazla bilgiye sahip.
Obama/Biden Siyasi Kampanyası
En kısa zamanda sonucu görülen örnek ise Obama-John McCain arasında gerçekleÅŸen baÅŸkanlık seçimleridir. Obama’nın seçim kampanyalarında veri analitiÄŸine baÅŸvurması ve sonuçlar üzerinde izlediÄŸi davranışlar ona baÅŸkanlık yolunu açmıştı.
Seçmenlerin %64’ünün bir aday tarafından ileri sürülen bir iddiayı doÄŸrulamak için çevrimiçi forumları kullandığı ortaya çıktığında, Obama’nın kimi ikna etmesi gerektiÄŸi ve seçmenlerin kaygılarını, cevabını merak ettiÄŸi soruların ne olduÄŸu biliniyordu artık. Elde edilen büyük verilerin analizleri sayesinde çok fazla gecikme olmaksızın gerçek zamanlı olarak kampanya yapılıyor, Obama nın söylemleri bu doÄŸrultuda ilerliyordu, Ortaya çıkan analiz sonuçları Obama’ya insanların ne tartıştığı konusunda bir farkındalık ve insanlarla kendileriyle ilgili ÅŸeyler hakkında konuÅŸması için en uygun ortamı saÄŸlamıştı.
Analizlerden yararlanmamış olsaydı, Obama seçimi kazanabilir miydi bilmiyoruz, ancak sonuç ÅŸunu gösteriyor ki, ona ve ekibine en çok ihtiyaç duydukları zamanda farkındalık yaratan bir güç verdi.
Nissan Motor Åžirketi
Nissan, tüketicilerin hangi Nissan’ın kendileri için ideal olduÄŸunu belirlemelerine yardımcı olmak için tasarlanmış çok sayıda yerelleÅŸtirilmiÅŸ web sitesine sahiptir. Yalnızca dönüÅŸümleri ölçmekten çok bunun yerine müÅŸterilerin baktığı otomobil türlerini, modellerini ve renklerini öÄŸrenmek istediler.
Bunu, potansiyel bir müÅŸterinin bir broÅŸür veya test sürüÅŸü talebini tamamladıktan sonra doldurması gereken bir ‘talep formu’ aracılığıyla yaptılar. Nissan, bu veri merkezleri ile bireysel müÅŸterilerden verileri toplayarak, belirli bir bölgede yada ülkede talep edilen araçlar hakkında büyük bir veri oluÅŸturdu.
Bu ÅŸu manaya geliyordu artık reklam kampanyaları ve üretim çeÅŸitliliÄŸi o bölge yada ülkenin ihtiyaçlarına göre yapabilecekti. Bu üretimdeki verimlilik ve sadelik için inanılmaz bir veriydi…
Almanya Futbol Milli Takımı ve Dünya Kupası zaferi
Almanya Dünya Kupası’nı kazandığında zaten en büyük ödülün sahibi olmuÅŸtu. Ancak Almanya’nın iyi futbolu ile manÅŸetlere çıkmanın yanı sıra, Almanya’nın büyük veri kullanımı ve analizleri de birçok kiÅŸinin dikkatini çekti.
Peki Almanya Futbol Federasyonu’nun bu baÅŸarının arkasında ne vardı? Öncelikle video verilerini ve hem bireysel hem de takım performansını analiz etmek için SAP AG ile ortaklık kurdu. Bu, performanslarını nasıl geliÅŸtirebilecekleri ve oyuncuların birbirleriyle nasıl daha iyi bir takım olabilecekleri konusunda oyunculara geri bildirimde bulunmalarını saÄŸladı.
Analizler neticesinde, ortalama topa sahip olma süresini 3.4 saniyeden 1,1 saniyeye düÅŸürmüÅŸlerdi; bu kritik geliÅŸme ile , yarı finalde Brezilya’yı ve finalde Arjantin’i maÄŸlup ettiklerinde, Mario Gotze’nin uzatmalarda attığı gol onlara en büyük ödül olan Dünya Kupası’nı kazanmalarında fark yaratan en kritik geliÅŸmeydi.